深度学习-118-Text2SQL之基于langchain和LLM将问题文本转化成SQL语句和答案
文章目录
- 1 文本转SQL
- 2 ChatOllama
- 3 创建特定数据库
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- 3.1 sqlite3数据库
- 3.2 SQLDatabase工具
- 4 基本应用
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- 4.1 生成问题的SQL语句
- 4.2 生成问题的答案
- 5 添加记忆
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- 5.1 生成问题的SQL语句(带记忆)
- 5.2 生成问题的答案(带记忆)
- 6 参考目录
1 文本转SQL
在许多需要处理敏感数据的场景中，比如金融、医疗或企业内部数据分析，数据隐私是重中之重。这时候，开源的本地大模型无疑是最佳选择。LLaMA2不仅性能强大，还能通过本地部署避免数据传输到云端的隐患，为隐私保护提供双保险。
SQL作为数据查询的基础语言，其使用场景非常广泛。但对于没有技术背景的用户来说，写SQL查询可能是个不小的挑战。而通过本地运行的LLaMA2模型，我们可以实现自然语言到SQL的快速转化。例如，你只需输入一句话：“查询过去30天内的销售额前10的产品”，LLaMA2就能生成精准的SQL语句，极大降低了使用门槛。
2 ChatOllama
from langchain_ollama import ChatOllama
import os
os.environ[